【AI 世代编者按】谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞周三在谷歌云官方博客中发表博文，发布了新机器学习应用程序接口（API）“云视频智能”（Cloud Video Intelligence），以及谷歌云机器学习的最新进展。
以下为 AI 世代（微信：tencentAI）编译整理的李飞飞博文全文：
人工智能在企业中扮演着越来越重要的角色，然而，越来越多的企业发现自身很难跟上人工智能的发展速度。我们最重要的目标之一是让机器学习成为任何规模、行业或复杂组织的变革工具。
我们看到越来越多的客户开始把人工智能作为他们数据分析战略的一部分，包括 Airbnb、Airbus、迪士尼和 Ocado 等早期使用者可以充当鼓舞人心的使用案例。在今天举行的 Google Cloud Next' 17 大会中，我们很高兴的宣布一系列新产品、研究和教育计划，确保各行各业、数据科学家和开发者都能够使用机器学习。我们还激动的欢迎 Kaggle 加入谷歌云。作为全球最大的数据科学家和机器学习爱好者社区，超过 80 万的数据专家使用 Kaggle 来探索、分析和掌握机器学习和数据分析领域的最新动态。
用云视频智能应用程序接口理解视频
云视频智能应用程序接口使用强大的深度学习模型，基于 TensorFlow 等架构进行开发，适用于 YouTube 等大规模媒体平台。这款 API 也是首款此类的 API，通过在视频内容中提供有关实体存在物（例如狗、花、人等名词，以及跑、游泳、飞行等动词）的信息，让开发者能够轻松搜索和发现视频内容。当这些存在物出现时，这款 API 甚至可以提供语境理解。举例来说，搜索“老虎”将会找出谷歌云存储中收集视频所有包括老虎的精确镜头。
谷歌长期来一直同全球大型媒体公司进行合作，我们帮助他们从类似视频这样的非结构化数据中发现价值。这款 API 面向建立自由媒体目录或找到简单方法管理众包内容的大型媒体组织和消费技术公司，也面向类似 Cantemo 这样把它植入到自有视频管理软件当中的合作伙伴。
加上今天发布的云视频智能应用程序接口，谷歌云机器学习（Google Cloud Machine Learning）已增加了一整套越来越多的云机器学习应用程序接口：视觉（Vision）、视频智能（Video Intelligence）、讲话（Speech）、自然语言（Natural Language）、翻译（Translation）和职位（Jobs）。这些应用程序接口让客户能够开发能够看、听、理解非结构化数据的下一代应用--极大的扩大了机器学习在下一代产品推荐、医疗图像分析、欺诈监控等众多领域的使用范围。
云机器学习引擎
谷歌位于佐治亚州云机器学习引擎，已成为希望对自有模式进行培训，并部署到云生产当中的企业和组织的选择之一。通过开发能够与任何类型数据互动的基于 TensorFlow 的客户化机器学习模式，它已成为具有优势的管理服务。它还整合了谷歌云平台的完整数据分析产品线，包括 Cloud Dataflow、Cloud Datalab 和 Google BigQuery 等。
我们还携手技术合作伙伴，让他们能够通过云机器学习引擎使用自己的解决方案。最近的两个事例包括：SpringML 使用云机器学习引擎为终端客户提供即时分析；SparkCognition 使用它来识别和阻止 zero-day 攻击。
通过我们的机器学习专家学习
为帮助客户尽快掌握机器学习的价值，我们的高级解决方案实验室（Advanced Solution Lab）提供了专用设施，让客户能够同谷歌的机器学习专家直接携手，把机器学习应用于他们最紧迫的挑战。通过这种独特的体验，客户能够使用案例探索特定的业务，通过 TensorFlow 和云机器学习引擎，在机器学习领域建立起稳固的基础。
云视觉应用程序接口 1.1（测试版）
云视觉是我们发展速度最快的应用程序接口之一。自 2016 年 4 月发布以来，这款应用程序接口已能够让开发者从超过 10 亿个图像中提取元数据。今天，我们为企业和合作伙伴推出了新功能，帮助他们分类更多样化的图像。 云视觉应用程序接口能够从知识图谱（Knowledge Graph）中识别数以百万计的实体存在物，提供了增强的光学字符识别（OCR）能力。计算机视觉正在从一个“非常酷的功能”演变成为现代企业的基本组成部分。云视觉应用程序接口能够确保所有的云客户快速、可靠的使用到这一技术。
房地产信息网站 Realtor.com 使用云视觉应用程序接口，让客户能够通过使用智能手机拍摄感兴趣房屋的图片，即时获取该房产的信息。
Realtor.com 客户体验高级副总裁大卫·怀特说，“通过使用谷歌的机器学习，我们的匹配率要比搜索结果只依赖外景的同类功能高出 24 个百分点。”
缩短与云职位应用程序接口（Cloud Jobs API）的交流时间
云职位应用程序接口使用机器学习让求职网站能够提供更相关的职位搜索结果。自我们发布这款应用程序接口以来，我们已经整合了 CareerBuilder、Dice 和 Jibe 等测试者的反馈意见，并增加了通勤搜索等新功能。
为专注于预防和战胜癌症，强生最近在这一专业领域公开招聘超过 350 名专业技术人员。这家公司就使用了云职位应用程序接口，帮助求职者找到相关的工作岗位。
通过 Cloud Datalab 探索数据
Cloud Datalab 是一款交互式数据科学工作流工具，让开发者和数据科学家在 BigQuery、Cloud Storage 和本地存储中探索、分析和虚拟化数据。对于机器学习的部署，他们可以采取全生命周期的方法：在本地存储的较小数据集上建立模型原型，然后使用完整的数据集在云端进行训练。
我们希望你们能够使用机器学习推动自己业务的发展。我们期待着收到反馈，帮助你们在机器学习领域取得成功。（编译/明轩）